本公众号曾经推出过PyTorch实现的LSTM时间序列预测，并开源了其源码。细心的童鞋可能发现了，我之前使用的LSTM是生成式模型，而不是使用判别式进行预测。...换言之，就是将序列本身作为输入，下一时刻作为输出，模型表达的是序列的联合概率分布。有兴趣的可以将其改写为判别模型。 本文将使用卷积神经网络（CNN）用于时间序列预测。...CNN用于序列预测时使用的是一维卷积，也就是我们熟悉的离散序列的卷积和，具体公式可以表示为： 已知序列 a=｛a0，a1,a2,…,am｝，L(a)=m+1 b=｛b0,b1,b2,…,bk｝，L(b)...kernel_size的序列，与原序列做卷积（上述卷积公式）得到新的序列表达，一般卷积网络中还包括池化操作，就是对卷积提取的特征进行筛选得到最有用的特征，采用max-pooling方法比较多。...C1表示卷积操作1 S2表示max-pooling C3表示卷积操作2 S4表示max-pooling 最后再接一层全连接层输出 使用Pytorch构造网络模型如下： ?
摘要：本文主要基于Pytorch深度学习框架，实现LSTM神经网络模型，用于时间序列的预测。...这种循环结构对时间序列数据能够很好地建模，例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域。 ?...上一部分简单地介绍了LSTM的模型结构，下边将具体介绍使用LSTM模型进行时间序列预测的具体过程。...02 — 数据准备 对于时间序列，本文选取正弦波序列，事先产生一定数量的序列数据，然后截取前部分作为训练数据训练LSTM模型，后部分作为真实值与模型预测结果进行比较。...03 — 模型构建 Pytorch的nn模块提供了LSTM方法，具体接口使用说明可以参见Pytorch的接口使用说明书。
这里写目录标题 1.做时间序列问题 2.问题 1.数据集自己做，为多个输入对应多个或一个输出 2.损失函数 注意：不能用交叉熵 nn.CrossEntropyLoss() 注意2：真实值（目标值）必须是两个维度...，否则会警告，不会报错 增加维度方法： 3.准确率 3.结果 1.做时间序列问题 2.问题 1.数据集自己做，为多个输入对应多个或一个输出 2.损失函数 注意：不能用交叉熵 nn.CrossEntropyLoss
时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。...很多时间序列是固定频率的，也就是说，数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒、每5分钟、每月出现一次）。时间序列也可以是不定期的，没有固定的时间单位或单位之间的偏移量。...时间序列数据的意义取决于具体的应用场景，主要有以下几种： 时间戳（timestamp），特定的时刻。 固定时期（period），如2008年1月或2020年全年。...例如，我们可以将之前那个时间序列转换为一 个具有固定频率（每日）的时间序列，只需调用resample即可 ---- pandas.date_range() 生成日期范围 pandas.date_range...0.704732 2011-01-08 -1.502936 2011-01-10 NaN 2011-01-12 NaN dtype: float64 shift通常用于计算一个时间序列或多个时间序列
时间序列预测在金融、天气预报、销售预测和需求预测等各个领域发挥着至关重要的作用。...PyTorch- forecasting是一个建立在PyTorch之上的开源Python包，专门用于简化和增强时间序列的工作。...PyTorch-Forecasting提供了几个方面的功能： 1、提供了一个高级接口，抽象了时间序列建模的复杂性，可以使用几行代码来定义预测任务，使得使用不同的模型和技术进行实验变得容易。...这种多样化的模型集确保了为您的时间序列数据选择最合适方法的灵活性。 3、提供各种数据预处理工具来处理常见的时间序列任务，包括：缺失值输入、缩放、特征提取和滚动窗口转换等。...除了一些数据的预处理的工具外，还提供了一个名为 TimeSeriesDataSet 的Pytorch的DS，这样可以方便的处理时间序列数据。
时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。...这个比赛需要预测54家商店中各种产品系列未来16天的销售情况，总共创建1782个时间序列。数据从2013年1月1日至2017年8月15日，目标是预测接下来16天的销售情况。...val_series,numeric_covariates,categorical_covariates,categorical_static,target_idx) 数据加载器 在数据加载时，需要将每个时间序列从窗口范围内的随机索引开始划分为时间块...，以确保模型暴露于不同的序列段。...因为是时间序列预测，所以注意力机制中不需要因果关系，也就是没有对注意块应用进行遮蔽。 从输入开始:分类特征通过嵌入层传递，以密集的形式表示它们，然后送到Transformer块。
参考链接： 在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测 原文链接：http://tecdat.cn/?p=8145 顾名思义，时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。...诸如长期短期记忆网络（LSTM）之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式，因此可用于对数据的未来趋势进行预测。在本文中，您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数据进行将来的预测。 ...结论 LSTM是解决序列问题最广泛使用的算法之一。在本文中，我们看到了如何通过LSTM使用时间序列数据进行未来的预测。 ...中使用LSTM解决序列问题 4.Python中用PyTorch机器学习分类预测银行客户流失模型 5.R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测 6.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析... 7.R语言中ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数 8.R语言估计时变VAR模型时间序列的实证研究分析案例 9.用广义加性模型GAM进行时间序列分析
时间索引就是根据时间来对时间格式的字段进行数据选取的一种索引方式。...Python中可以选取具体的某一时间对应的值，也可以选某一段时间内的值。...，但是并不是所有情况下时间都可以做索引，比如订单表中订单号是索引，成交时间只是一个普通列，这时想选取某一段时间内的成交订单怎么办？...1.两个时间之差 经常会用到计算两个时间的差，比如一个用户在某一平台上的生命周期（即用最后一次登录时间 - 首次登陆时间） Python中两个时间做差会返回一个 timedelta 对象，该对象包含天数...#9960 cha.seconds/3600 #将秒换算成小时的时间差 #2.7666666666666666 2.时间偏移 时间偏移指给时间往前推或往后推一段时间（即加减一段时间
时间序列定义 时间序列（英语：time series）是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。...通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理 时间序列特性 时间序列中的每个观察值大小,是影响变化的各种不同因素在同一时刻发生作用的综合结果...从这些影响因素发生作用的大小和方向变化的时间特性来看,这些因素造成的时间序列数据的变动分为四种类型。...单步预测/多步预测 通常，时间序列预测描述了预测下一个时间步长的观测值。这被称为“一步预测”，因为仅要预测一个时间步。在一些时间序列问题中，必须预测多个时间步长。.../1059136 时间序列预测方法最全总结！
本系列概述 我翻译了Kaggle上的时间序列教程：为初学者打开学习大门 时间序列分析是数据科学和机器学习中的一个重要领域，广泛应用于金融、气象、销售预测等多个行业。...这篇时间序列教程的内容清晰、结构合理，适合没有时间序列背景的读者逐步掌握这一领域的知识。 在这篇教程中，作者从基础开始，讲解了时间序列的定义、常见问题、如何进行数据预处理、如何选择合适的模型等内容。...虽然我之前有过一些时间序列分析的经验，但通过逐字逐句地翻译教程，我重新梳理了很多基础概念，对时间序列的处理方法有了更加深刻的理解。 时间序列数据常常具有时间依赖性，这与一般的机器学习任务有很大不同。...希望您能在本课程中获得有价值的知识和技能，提升对时间序列数据预测的理解和应用能力！ 什么是时间序列？ 时间序列是指按照时间顺序记录的一组数据或观测值。...最基本的时间步特征是时间虚拟变量，它表示从序列开始到结束的每一个时间步长。
来源：Deephub Imba 本文约4000字，建议阅读10分钟 在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。...在任何一段时间段内记录这些信息都被认为是一个时间序列。对于这些例子中的每一个，都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。...这只是一个日期轴上单个数字序列的图。下表显示了这个时间序列的前10个条目。每天都有价格数据。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。 本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。...这被称为多元时间序列预测，我将在以后的文章中介绍。
多步时间序列预测也可以被视为一个 seq2seq 任务，可以使用 encoder-decoder 模型来处理。...这是一个多步多元的时间序列预测问题。 特征也非常的少 有500个商店组合，这意味着要预测500个时间序列。 数据预处理 深度学习模型擅长自行发现特征，因此可以将特征工程简化到最少。...每个时间序列的值都是独立归一化的。年度自相关和年份也进行了归一化。...对于这个问题，可以选择 180 天（6 个月）的输入序列长度。通过在数据集中的每个时间序列上应用滑动窗口来构建序列数据。...时间依赖特征 — 这些是随时间变化的特征，如销售和 DateTime 特征。在编码器中，每个连续的时间依赖值被输入到一个 RNN 单元中。 数值特征 — 不随时间变化的静态特征，如序列的年度自相关。
时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。尽管这听起来微不足道，但几乎任何东西都可以被认为是时间序列。...在任何一段时间段内记录这些信息都被认为是一个时间序列。对于这些例子中的每一个，都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。...在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。...数据准备 让我们看一个时间序列样本。下图显示了2013年至2018年石油价格的一些数据。 这只是一个日期轴上单个数字序列的图。下表显示了这个时间序列的前10个条目。每天都有价格数据。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。 本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。
传统阈值和智能检测 现实问题中比如监控场景，对于百万量级时间序列，而且时间序列的种类多，如何找到通用的算法同时监控百万条指标曲线？...数据形式 时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如10秒，1分钟，5分钟）。...不同曲线形态的时间序列 根据以上平稳、周期性、趋势性等特征，将时间序列划分为不同的曲线形态。...时间序列的预测ARMA模型可参考作者之前发表的KM文章《【时序预测】一文梳理时间序列预测——ARMA模型》。...时间序列预测模型的决策路径如下，这一小节的详细内容将在后续时间序列预测模型的KM文章中详细阐述，敬请关注。
时间序列数据，顾名思义，是一种随着时间改变的数据。例如，24小时气温数据，一个月得分产品价格数据，某一公司股票价格年度数据。...高级深度学习模型，比如长短期记忆网络（LSTM），能够捕获到时间序列数据中的变化模式，进而能够预测数据的未来趋势。在这篇文章中，你将会看到如何利用LSTM算法来对时间序列数据进行预测。...在我早些时候的文章中，我展示了如何运用Keras库并利用LSTM进行时间序列分析，以预测未来的股票价格。将使用PyTorch库，它是最常用的深度学习的Python库之一。...如果你还没有安装PyTorch，你可以通过以下pip命令来安装。 $ pip install pytorch 复制代码 数据集和问题定义 我们将使用Seaborn库的内建数据集。...对于时间序列预测来说，将数据标准化是非常重要的。我们将对数据集进行最小/最大缩放，使数据在一定的最小值和最大值范围内正常化。
代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jan 15 15:36:15 2017 @author: DaiPuWei """ ''' 时间序列修正指数曲线法...这是主函数 ''' #读取数据集 sample = pd.read_excel('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章 时间序列模型...代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jan 15 21:54:47 2017 @author: DaiPuWei """ ''' 时间序列...这是主函数 ''' #读取数据集 sample = pd.read_excel('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章 时间序列模型...代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jan 15 22:07:39 2017 @author: DaiPuWei """ ''' 时间序列
代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jan 13 11:20:10 2017 @author: DaiPuWei """ ''' 时间序列简单平移法...代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jan 13 11:58:31 2017 @author: DaiPuWei """ ''' 时间序列加权移动平均法...这是主函数 ''' #读取数据 data = pd.read_excel('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章 时间序列模型...代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jan 13 17:56:56 2017 @author: DaiPuWei """ ''' 时间序列趋势移动平均法...这是主函数 ''' #读取数据集 sample = pd.read_excel('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章 时间序列模型
代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 14 11:57:34 2017 @author: DaiPuWei """ """ 时间序列一次指数平移法...这是主是函数 ''' #读取文件中的样例 sample = pd.read_excel('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章 时间序列模型...这是主函数 ''' #读取数据集 sample = pd.read_excel('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章 时间序列模型...这是主函数 """ #读取数据集 sample = pd.read_excel('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章 时间序列模型...这是主函数 ''' #读取数据集 sample = pd.read_excel('E:\\Program Files (x86)\\大学数学\\算法大全pdf\\第24章 时间序列模型
Transformer嵌入了时间标记，其中包含每个时间步的多变量表示。iTransformer将每个序列独立地嵌入到变量标记中，这样注意力模块就可以描述多变量相关性，前馈网络可以对序列表示进行编码。...反向版本中，归一化应用于单个变量的序列表示（如公式2），有效处理非平稳问题。所有序列标记归一化为高斯分布，减少不一致测量导致的差异。之前的架构中，时间步的不同标记将被归一化，导致时间序列过度平滑。...自注意力（Self-attention） 逆模型将时间序列视为独立过程，通过自注意力模块全面提取时间序列表示，采用线性投影获取查询、键和值，计算前Softmax分数，揭示变量之间的相关性，为多元序列预测提供更自然和可解释的机制...3 实验 我们全面评估了iTransformer在时间序列预测应用中的性能，验证了其通用性，并探讨了Transformer组件在时间序列反向维度的应用效果。...前馈网络独立应用于变量标记，学习共享和转移的时间序列模式。与通道独立性策略相比，iTransformer直接预测所有变量，性能通常较小，表明FFN能够学习可转移的时间序列表示，如图4所示。
Redis 时间序列 前言 REmote DIctionary Server(Redis) 是一个使用 ANSI C 编写的开源、支持网络、基于内存、分布式、可选持久性的键值对存储数据库。...它专门面向时间序列数据提供了数据类型和访问接口，并且支持在 Redis 实例上直接对数据进行按时间范围的聚合计算。...TS.ADD 命令插入数据 TS.GET 命令读取最新数据 TS.MGET 命令按标签过滤查询数据集合 TS.RANGE 支持聚合计算的范围查询 TS.CREATE 命令创建时间序列数据集合 我们可以使用...TS.CREATE 命令 来创建一个时间序列数据集合，同时可以指定一些参数。...例如，我们执行下面的命令，创建一个 key 为 device:temperature、数据有效期为 600s 的时间序列数据集合。也就是说，这个集合中的数据创建了 600s 后，就会被自动删除。
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